Términos del glosario

¿Qué es Inteligencia artificial general? La inteligencia artificial general, también conocida como inteligencia artificial fuerte, se refiere a la capacidad teórica de una máquina de realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar. La inteligencia artificial general implica el desarrollo de una máquina que pueda aprender, razonar, planificar y adaptarse a situaciones nuevas y desconocidas de manera autónoma, sin necesidad de estar programada específicamente para realizar una tarea determinada. Actualmente, la inteligencia artificial general sigue siendo un objetivo de investigación y desarrollo en la comunidad científica de la inteligencia artificial, y se espera que su realización tenga implicaciones profundas y de gran alcance en una amplia variedad de campos, como la medicina, la ingeniería, la ciencia y la economía.

¿Qué es Interfaz cerebro-computadora – BCI? La interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) es una tecnología que permite la comunicación directa entre el cerebro humano y un dispositivo electrónico externo, como un ordenador o una prótesis, sin la necesidad de utilizar los músculos o el sistema nervioso periférico. Esto se logra a través de la detección de señales eléctricas o químicas en el cerebro, que se pueden traducir en acciones o comandos para el dispositivo externo. Las BCI se han desarrollado en una variedad de aplicaciones, incluyendo la asistencia a personas con discapacidades motoras, la rehabilitación después de lesiones cerebrales, la investigación científica y, en algunos casos, la mejora de las habilidades cognitivas y el rendimiento mental. También se están explorando aplicaciones más avanzadas, como la comunicación directa entre cerebros humanos o la conexión de la mente humana a la inteligencia artificial. Aunque las BCI aún se encuentran en una etapa temprana de desarrollo, tienen el potencial de transformar la forma en que interactuamos con la tecnología y con el mundo que nos rodea.

¿Qué es K-means? K-means es un algoritmo de clustering utilizado en el campo del aprendizaje no supervisado. El objetivo del algoritmo es agrupar un conjunto de datos en K clusters, donde K es un número predefinido de clusters. El algoritmo comienza seleccionando K centroides al azar y asignando cada punto de datos al centroide más cercano. Luego, el algoritmo recalcula los centroides como la media de todos los puntos de datos asignados a cada centroide, y repite el proceso de asignación y recalculo de centroides hasta que la convergencia se alcanza y los centroides ya no cambian de posición significativamente. Como resultado se consigue dividir el espacio de los datos en K celdas de Voronoi (uno por centroide), pudiendo asociar cada observación de entrada al centroide más cercano. El algoritmo K-means es ampliamente utilizado en tareas de segmentación de clientes, clasificación de texto y procesamiento de imágenes, entre otras aplicaciones.

¿Qué es Keras? Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto escrita en Python. Proporciona una interfaz de alto nivel para crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo en diferentes plataformas, como TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) y Theano. Keras facilita la creación de redes neuronales artificiales, permitiendo que los desarrolladores se centren en el diseño y la experimentación de modelos en lugar de preocuparse por la implementación de bajo nivel. Keras cuenta con una gran comunidad de usuarios y ha sido ampliamente adoptado en la industria y la academia debido a su facilidad de uso y flexibilidad.

¿Qué es KPI (Key Performance Indicator)? KPI son las siglas en inglés de «Key Performance Indicator» o Indicador Clave de Rendimiento en español. Un KPI es una métrica utilizada para evaluar el rendimiento de una empresa, un proyecto, un proceso o un producto en relación con los objetivos estratégicos y las metas establecidas. Los KPIs son una herramienta importante en la toma de decisiones empresariales y se utilizan para medir y analizar el progreso hacia los objetivos, identificar áreas de mejora y tomar decisiones basadas en datos. En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los KPIs pueden utilizarse para evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, como la precisión, el tiempo de respuesta y la escalabilidad, y para determinar si el modelo está cumpliendo con los requisitos y las expectativas establecidas.

¿Qué es Large Language Models? Los modelos de lenguaje grandes (en inglés, Large Language Models) son modelos de inteligencia artificial diseñados para procesar y comprender lenguaje natural en una escala enorme. Estos modelos se entrenan utilizando técnicas de aprendizaje profundo y grandes cantidades de datos lingüísticos, con el objetivo de capturar las complejidades y las sutilezas del lenguaje humano. Los modelos de lenguaje grandes han demostrado ser muy efectivos en una amplia variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la generación de texto, la traducción automática, el reconocimiento de voz, el análisis de sentimiento y la respuesta automática a preguntas. Algunos ejemplos notables de modelos de lenguaje grandes incluyen el modelo GPT-3 de OpenAI y el modelo T5 de Google.

¿Qué es Lógica difusa? La lógica difusa (también conocida como lógica borrosa o fuzzy logic en inglés) es una rama de la lógica matemática que se utiliza en la inteligencia artificial y el machine learning para modelar la incertidumbre y la imprecisión en los datos. A diferencia de la lógica booleana tradicional, que utiliza valores binarios (0 y 1) para representar verdadero y falso respectivamente, la lógica difusa permite la representación de valores intermedios entre 0 (“completamente falso”) y 1 (”completamente verdadero“) , lo que permite una mayor flexibilidad en la descripción de fenómenos que no son totalmente verdaderos ni totalmente falsos. La lógica difusa se aplica en diversas áreas de la inteligencia artificial y el machine learning, como el control de sistemas, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones basadas en datos inciertos o incompletos.

¿Qué es Los vecinos más próximos – kNN(K-Nearest Neighbor)? Los vecinos más cercanos (kNN, por sus siglas en inglés de «k-nearest neighbors») es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning. El algoritmo kNN se basa en la idea de que los objetos que son similares están cercanos en un espacio n-dimensional. El objetivo del algoritmo kNN es clasificar nuevos puntos de datos basados en los puntos de datos existentes que están más cercanos a ellos en términos de distancia euclidiana. En el proceso de entrenamiento del modelo kNN, el algoritmo calcula la distancia entre cada punto de datos y los demás puntos de datos en el conjunto de entrenamiento. Cuando se recibe un nuevo punto de datos, el algoritmo busca los k puntos de datos más cercanos a él y clasifica el nuevo punto de datos según la etiqueta (clase) más común de los k vecinos más cercanos. El valor de k es un hiperparámetro del algoritmo y se selecciona de acuerdo con la complejidad del problema y el tamaño del conjunto de datos. El algoritmo kNN es simple y fácil de implementar, pero su eficacia puede verse afectada por la elección del valor de k y la dimensión de los datos.

¿Qué es loT (Inteligencia Artificial de las cosas)? AIoT (Inteligencia Artificial de las cosas) se refiere a la integración de la inteligencia artificial con dispositivos conectados a Internet, como sensores, actuadores y dispositivos móviles. La AIoT permite a estos dispositivos tomar decisiones autónomas y mejorar su funcionamiento y eficiencia. La AIoT se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la automatización industrial, la gestión de la cadena de suministro, la salud y la vida en el hogar.